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Comme des golfeurs ayez besoin de clubs assortis, les voitures Driverless ont besoin de processeurs assortis

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Le golf est l'un de mes passe-temps préférés et en dépit de mon handicap très élevé, j'apprécie le défi mental et physique du jeu. Il prend des stratégie et créativité pour décider quels clubs à employer le long de la route.

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Quelques tirs sont assez évidents : un conducteur outre de la pièce en t, une cale pour le dessableur ou un putter pour le vert. D'autres exigent un peu de plus d'ingéniosité, telle qu'un fer 3 pour poinçonner de dessous un arbre. J'aime penser à mon sac des clubs en tant que ma boîte à outils jouante au golf – chaque club choisi pour fournir des performances optimales et la puissance pour les circonstances. Mon sac des clubs fournit également une analogie utile pour penser à l'approche d'Intel à la conception autonome de voiture.

Juste comme vous avez besoin de différents clubs pour vous obtenir par 18 trous de golf, vous avez besoin de différents genres de processeurs « pour conduire » une voiture autonome. Capteurs de prise comme exemple. Chaque type de capteur produit d'un genre très différent de données : les caméras produisent des pixels, le radar à laser produit des nuages de point et le RADAR produit des formes d'onde analogues. Tous ces types de données doivent être traités différemment. Et si vous développiez un cerveau autonome de voiture, vous choisiriez les outils très spécialisés parfaitement adaptés à chaque type de données plutôt qu'un processeur simple de jeu pour la totalité.

Le même est vrai pour l'intelligence artificielle à l'intérieur de la voiture. Nous entendons souvent que le rôle de l'intelligence artificielle (AI) dans des voitures autonomes est pour la « vision d'ordinateur, » et qu'un genre spécifique d'élément de calcul peut être employé pour toute l'AI dans l'entraînement autonome. Mais c'est une image inachevée du défi.

L'intelligence artificielle est beaucoup plus que la vision d'ordinateur et est en fait employée dans toute la voiture driverless pour faire tout du traitement de langage naturel à la personnalisation à la prise de décision. Tels sont tous les genres très différents d'AI, chacune avec les besoins de calcul très différents et uniques. Ainsi au lieu de choisir un processeur pour toutes les tâches d'intelligence artificielle dans la voiture, vous avez besoin d'une boîte à outils de traitement avec les éléments de calcul conçus pour chacune de ces tâches très différentes.

Semblable à la façon dont les golfeurs ont besoin d'un plein sac des clubs pour jouer le jeu, les concepteurs autonomes de voiture ont besoin d'une suite des technologies informatiques pour machiner un cerveau autonome de voiture.

Bien que le golf nous donne une manière intéressante de décrire la complexité de la conception autonome de voiture, je dois finir mon analogie là. Le golf est un jeu fun qui m'apporte beaucoup de défis personnels, mais un jeu néanmoins. L'entraînement autonome n'est pas. À Intel nous savons qu'exactement il sérieux est d'établir une plate-forme de calcul avec le potentiel de sauver des millions des vies.

Nous savons également qu'exactement il provocant est. Si vous demandez aux chefs dans autonome conduisant ce qu'un peu ordinateur qu'ils concevraient pour le déploiement dans des voitures dans cinq ans, aucune de elles ne peut vous indiquer. Le taux de changement et d'innovation de cette industrie chancelle. C'est pourquoi Intel fournit à des constructeurs automobiles un dossier des technologies de calcul ainsi les promoteurs peuvent choisir la combinaison qui adapte mieux leurs besoins. Est exactement il de ce qu'elles auront besoin pour accélérer leur manière en bas de la route inconnue en avant.